AI 요약
한 사용자가 마이크로소프트 엑셀에서 AI(Copilot)를 활용해 대시보드를 만드는 세 가지 방식을 직접 실험한 결과, 가장 단순한 접근법이 가장 효과적이었다. 첫 번째 방식은 Copilot이 데이터를 먼저 분석해 흥미로운 패턴을 찾고 그에 맞춰 대시보드를 구성하도록 하는 것이었는데, 5,000건의 영화 시청 기록에서 878편의 고유 영화, 82.4%의 재시청 비율 등을 발견하고 6개 요약 카드·6개 슬라이서·4개 차트를 갖춘 대시보드를 완성했다. 기능적으로는 성공적이었지만, 결과물이 사용자가 원하는 방향이 아니라 AI가 흥미롭다고 판단한 데이터에 초점이 맞춰지는 한계가 드러났다. 결국 저자는 "목표만 제시하고 AI를 방해하지 않는" 단순한 방식이 자신에게 가장 잘 맞는다는 결론에 도달했다.
핵심 포인트
- 5,000건의 영화 시청 기록, 878편의 고유 영화, 82.4%가 재시청 기록
- Copilot이 6개 요약 카드, 6개 슬라이서, 4개 차트로 구성된 대시보드 자동 생성
- 2023년 시청량 정점, Netflix 점유율 변화, 완주율과 평점 간 상관관계 거의 없음 확인
- 저자의 결론: "목표를 주고 빠지는" 최소 개입 방식이 최선
향후 전망
- AI 기반 대시보드 생성은 편의성을 높이지만, 사용자 의도와 AI 판단 사이의 정렬 문제가 향후 개선 과제로 남을 전망
- 프롬프트 설계보다 목표 정의와 결과 검증 역량이 사용자의 핵심 스킬로 부상할 가능성